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Parallelisierung von Reinforcement Learning zur optimalen Steuerung von Softwareprojekten

Parallelisierung von Reinforcement Learning zur optimalen Steuerung von Softwareprojekten
Typ:Bachelorarbeit
Datum:30.09.2011
Betreuer:

Dr. Ing. Frank Padberg

Bearbeiter:Oliver Nalbach (Universität des Saarlandes)
Zusatzfeld:

abgeschlossen 

Links:Bachelorarbeit

In dieser Bachelorarbeit wurde untersucht, inwieweit eine Parallelisierung des Reinforcement Learnings (RL) die Anwendbarkeit auf größere Instanzen oder zumindest schnelleres Lösen von bereits lösbaren Instanzen erlaubt. Durch Parallelisierung von RL-Algorithmen konnten bereits für andere praktische Anwendungen signifikante Verbesserungen erzielt werden.

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